Senior/Lead DS Multi-Agent Systems (SberAI)

Описание

Наша команда занимается исследованиями и разработкой современных AI-систем на базе больших языковых моделей и автономных агентов. Мы собираем и работаем в рамках собственных экосистем и собранных фреймворков, опираясь на лучшие решения как frontier, так и open source альтернатив. Ищем сильного Senior / Lead специалиста, которому интересно находиться на стыке исследований, архитектуры и инженерии Agentic AI. Обязанности проектировать и разрабатывать архитектуры AI-агентов и мультиагентных систем создавать agent runtime и orchestration: управление состоянием, контекстом, инструментами, сабагентами и жизненным циклом выполнения задач разрабатывать механизмы планирования, reasoning, tool use, structured output, delegation и human-in-the-loop проектировать системы краткосрочной и долгосрочной памяти агентов, управления контекстом и накопления опыта создавать механизмы взаимодействия нескольких агентов: специализация ролей, маршрутизация задач, координация, shared state и разрешение конфликтов строить системы оценки качества агентов: offline/online eval, benchmark suites, LLM-as-a-Judge, task success rate, reliability, latency и стоимость выполнения исследовать современные подходы в Agentic AI и быстро проверять новые идеи: paper → prototype → experiment → решение о дальнейшей разработке работать с различными LLM и мультимодальными моделями, выбирать модель и стратегию её применения под конкретную задачу при необходимости заниматься fine-tuning / post-training моделей и отдельных компонентов агентных систем разрабатывать интеграции агентов с API, базами данных, поиском, кодом, внешними сервисами и специализированными инструментами доводить исследовательские прототипы до качественного production-кода участвовать в определении технической стратегии и архитектуры новых AI-продуктов. Требования сильная база в ML/DL и современном Generative AI глубокое понимание принципов работы LLM: inference, context window, sampling, embeddings, tool/function calling, structured generation практический опыт создания AI-агентов или сложных LLM-based систем понимание архитектуры современных агентных систем: state management, orchestration, memory, tool use, planning, evaluation опыт работы с multi-agent или agent/subagent архитектурами либо хорошее понимание принципов их построения уверенное владение Python и способность писать поддерживаемый production-код опыт работы с PyTorch, Transformers и современными API языковых моделей опыт хотя бы с одним из современных agent-фреймворков или собственными реализациями orchestration Будет плюсом: понимание backend-разработки: API, асинхронность, очереди, базы данных, контейнеризация умение проектировать эксперимент и объективно оценивать качество AI-системы, а не ограничиваться субъективной оценкой ответов модели способность самостоятельно читать статьи и техническую документацию, воспроизводить интересные решения и быстро разбираться в новых подходах хороший технический английский опыт создания production-систем с LLM/агентами под реальной нагрузкой опыт разработки собственных agent runtime, orchestration framework или AI-платформ опыт работы с long-running agents и сложными stateful workflow. Условия комфортный современный офис рядом с м. кутузовская гибридный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты. годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ сберуниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте расширенный дмс, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки цб бесплатная подписка сберпрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду сбера.